機械学習/DeepLearningの画像データ前処理に活用できる画像フィルタリングの基本と最新動向

画像フィルタリングの最近の研究動向にも触れ、
オリジナリティをどのように生み出すかについても解説！

セミナー講師

島村 徹也（しまむら てつや）　氏　

埼玉大学大学院　埼玉大学大学院　理工学研究科　数理電子情報部門　教授（工学博士）

セミナー受講料

お1人様受講の場合　51,700円[税込]／1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）
 
受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

• 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
• インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
• 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

セミナー趣旨

  　画像処理の多くはディジタルフィルタリングである。その設計方法を理解し、実行方法を習得することにより、多種多様な画像処理が可能となる。
　最近では、画像認識/画像理解への応用が注目を集めている。
　本セミナーでは、主要なフィルタ設計法を取り上げ、その理論をできる限り詳細に説明することを心がける。また、MATLABを併用し、実際にアルゴリズムを提示、実行し、結果を確認しながら、解説を進める。現場で利用するフィルタ選択のノウハウ、最近評判のフィルタリング方法を紹介しつつ、特に画像の復元問題においては、複雑なアルゴリズムの中に存在するキーテクニックの特徴をわかりやすく解説する。最近の研究動向にも触れ、オリジナリティをどのように生み出すかにも言及する。

セミナープログラム

　1　画像処理の基礎
　　1.1　画像表現
　　1.2　フーリエ変換
　　1.3　畳み込み
　　1.4　空間領域と周波数領域のフィルタリング

　2　ノイズ除去フィルタの設計
　　2.1　平均値フィルタ
　　2.2　メディアンフィルタ
　　2.3　ガウシアンフィルタ
　　2.4　バイラテラルフィルタ
　　2.5　2次元フィルタ

　3　エッジ検出（強調）フィルタの設計
　　3.1　Prewittフィルタ
　　3.2　Sobelフィルタ
　　3.3　ラプラシアンフィルタ
　　3.4　鮮鋭化フィルタ

　4　画像復元のためのフィルタリング
　　4.1　劣化の種類
　　4.2　ウィーナーフィルタ
　　4.3　ARMAモデリング
　　4.4　圧縮センシング
　　4.5　画像復元フィルタの選択

　5　最近の研究動向

　6　画像認識/画像理解への応用